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我想使用一个分组变量对数据框中的某些数值变量进行 KW 测试。我更喜欢在循环中执行此操作，而不是输入所有测试，因为它们有很多变量（比下面的示例中更多）。

模拟数据：

library(dplyr)
set.seed(123)
Data <- tbl_df(
data.frame(
muttype = as.factor(rep(c("missense", "frameshift", "nonsense"), each = 80)),
ados.tsc   = runif(240, 0, 10),
ados.sa    = runif(240, 0, 10),
ados.rrb   = runif(240, 0, 10))
) %>%
group_by(muttype)
ados.sim <- as.data.frame(Data)

以下代码在循环之外工作得很好。

kruskal.test(formula (paste((colnames(ados.sim)[2]), "~ muttype")), data = 
ados.sim)

但它不在循环内：

for(i in names(ados.sim[,2:4])){  
ados.mtp <- kruskal.test(formula (paste((colnames(ados.sim)[i]), "~ muttype")), 
data = ados.sim)
}

我得到错误：

terms.formula(formula, data = data) 中的错误：模型公式中的项无效

有谁知道如何解决这个问题？非常感激！！

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尝试：

results <- list()
for(i in names(ados.sim[,2:4])){  
  results[[i]] <- kruskal.test(formula(paste(i, "~ muttype")), data = ados.sim)
}

这也将您的结果保存在列表中，并避免在每次迭代中覆盖您的结果ados.mtp，我认为这不是您打算做的。

请注意以下事项：

for(i in names(ados.sim[,2:4])){  
   print(i)
}
[1] "ados.tsc"
[1] "ados.sa"
[1] "ados.rrb"

也就是说，i已经为您提供了列的名称。您的代码中的问题是您试图将它用作子集的整数，这将结果变成了NA.

for(i in names(ados.sim[,2:4])){  
   print(paste((colnames(ados.sim)[i]), "~ muttype"))
}
[1] "NA ~ muttype"
[1] "NA ~ muttype"
[1] "NA ~ muttype"

仅供参考，所有这些也可以通过以下两种我经常喜欢的方式完成，因为它使后续分析稍微容易一些：

首先，将所有测试对象存储在数据框中：

library(tidyr)
df <- ados.sim %>% gather(key, value, -muttype) %>% 
      group_by(key) %>% 
      do(test = kruskal.test(x= .$value, g = .$muttype))

然后，您可以对数据框进行子集化以获得测试结果：

df[df$key == "ados.rrb",]$test
[[1]]

    Kruskal-Wallis rank sum test

data:  .$value and .$muttype
Kruskal-Wallis chi-squared = 2.2205, df = 2, p-value = 0.3295

或者，直接在数据框中获取所有结果，而不存储测试对象： 

library(broom)
df2 <- ados.sim %>% gather(key, value, -muttype) %>% 
       group_by(key) %>% 
       do(tidy(kruskal.test(x= .$value, g = .$muttype)))
df2
# A tibble: 3 x 5
# Groups:   key [3]
       key statistic   p.value parameter                       method
     <chr>     <dbl>     <dbl>     <int>                       <fctr>
1 ados.rrb 2.2205031 0.3294761         2 Kruskal-Wallis rank sum test
2  ados.sa 0.1319554 0.9361517         2 Kruskal-Wallis rank sum test
3 ados.tsc 0.3618102 0.8345146         2 Kruskal-Wallis rank sum test
于 2018-05-05T22:49:04.123 回答